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   主题：Statistics with R  | 数螺 | NAUT IDEA
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      <a href="/databee">
       <p>
        数螺
       </p>
      </a>
     </div>
     <div class="hidden-xs col-sm-6 text-right">
      <p>
       致力于数据科学的推广和知识传播
      </p>
     </div>
    </div>
   </div>
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   <h1>
    主题：Statistics with R
   </h1>
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        菜单
       </h3>
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       <article class="post-2915 topic type-topic status-publish hentry" id="post-2915">
        <header class="entry-header">
         <h1 class="entry-title">
          Statistics with R
         </h1>
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           <p>
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             COS论坛 | 统计之都
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            </span>
            <span class="bbp-breadcrumb-current">
             Statistics with R
            </span>
           </p>
          </div>
          <div class="bbp-template-notice info">
           <p class="bbp-topic-description">
            该主题包含 22 条回复，8个帖子，最后由
            <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/372770/" rel="nofollow" title="查看xingzhaoh的档案">
             <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/3cbb9d009505f29819587b0cff222a73?s=14&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
            </a>
            <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/372770/" rel="nofollow" title="查看xingzhaoh的档案">
             xingzhaoh
            </a>
            在
            <a href="http://cos.name/cn/topic/2915/page/2/#post-339499" title="回复：Statistics with R">
             3 年, 7 月 之前
            </a>
            更新。
           </p>
          </div>
          <div class="bbp-pagination">
           <div class="bbp-pagination-count">
            查看 8 个帖子 - 16 到 23（总计 23 个）
           </div>
           <div class="bbp-pagination-links">
            <a class="prev page-numbers" href="http://cos.name/cn/topic/2915/">
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             2
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           </div>
          </div>
          <ul class="forums bbp-replies" id="topic-2915-replies">
           <li class="bbp-header">
            <div class="bbp-reply-author">
             作者
            </div>
            <!-- .bbp-reply-author -->
            <div class="bbp-reply-content">
             帖子
            </div>
            <!-- .bbp-reply-content -->
           </li>
           <!-- .bbp-header -->
           <li class="bbp-body">
            <div class="bbp-reply-header" id="post-215575">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2006年12月15日 下午3:39
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/2915/page/2/#post-215575">
               16 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-215575 -->
            <div class="odd bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-2915 bbp-reply-position-16 user-id-3878 topic-author post-215575 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/3878/" rel="nofollow" title="查看areg的档案">
               <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/b46e95d66e3bc69f588b9f002f09b1ce?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/3878/" rel="nofollow" title="查看areg的档案">
               areg
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               2.4.2 因子 Factors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
              </p>
              <p>
               因子是定性变量的编码(定性变量是一个非数值变量，例如性别、颜色、物种等等，或者，至少是那些实际的数值并不表示数值意义的变量，例如邮政编码).我们可以用因子factor变量来建立它。
              </p>
              <p>
               &gt; x &lt;- factor( sample(c("Yes", "No", "Perhaps"), 5, replace=T) )
               <br/>
               &gt; x
               <br/>
               [1] Perhaps Perhaps Perhaps Perhaps No
               <br/>
               Levels:  No Perhaps
              </p>
              <p>
               我们可以指定一个可接受值的列表，或这个因子的水平levels。
              </p>
              <p>
               &gt; l &lt;- c("Yes", "No", "Perhaps")
               <br/>
               &gt; x &lt;- factor( sample(l, 5, replace=T), levels=l )
               <br/>
               &gt; x
               <br/>
               [1] No        Perhaps   No        Yes       Yes
               <br/>
               Levels:  Yes No Perhaps
               <br/>
               &gt; levels(x)
               <br/>
               [1] "Yes"       "No"        "Perhaps"
              </p>
              <p>
               可以用一个连续表来描述一个因子
              </p>
              <p>
               &gt; table(x)
               <br/>
               x
               <br/>
               Yes        No   Perhaps
               <br/>
               2         2         1
              </p>
              <p>
               我们可以用命令gl后跟随一定模式来建立因子
              </p>
              <p>
               &gt; gl(1,4)
               <br/>
               [1] 1 1 1 1
               <br/>
               Levels:  1
               <br/>
               &gt; gl(2,4)
               <br/>
               [1] 1 1 1 1 2 2 2 2
               <br/>
               Levels:  1 2
               <br/>
               &gt; gl(2,4, labels=c(T,F))
               <br/>
               [1] TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  FALSE FALSE FALSE FALSE
               <br/>
               Levels:  TRUE FALSE
               <br/>
               &gt; gl(2,1,8)
               <br/>
               [1] 1 2 1 2 1 2 1 2
               <br/>
               Levels:  1 2
               <br/>
               &gt; gl(2,1,8, labels=c(T,F))
               <br/>
               [1] TRUE  FALSE TRUE  FALSE TRUE  FALSE TRUE  FALSE
               <br/>
               Levels:  TRUE FALSE
              </p>
              <p>
               interaction命令以连接两个因子的水平来建立一个新因子。
              </p>
              <p>
               &gt; x &lt;- gl(2,4)
               <br/>
               &gt; x
               <br/>
               [1] 1 1 1 1 2 2 2 2
               <br/>
               Levels:  1 2
               <br/>
               &gt; y &lt;- gl(2,1,8)
               <br/>
               &gt; y
               <br/>
               [1] 1 2 1 2 1 2 1 2
               <br/>
               Levels:  1 2
               <br/>
               &gt; interaction(x,y)
               <br/>
               [1] 1.1 1.2 1.1 1.2 2.1 2.2 2.1 2.2
               <br/>
               Levels:  1.1 2.1 1.2 2.2
               <br/>
               &gt; data.frame(x,y, int=interaction(x,y))
               <br/>
               x y int
               <br/>
               1 1 1 1.1
               <br/>
               2 1 2 1.2
               <br/>
               3 1 1 1.1
               <br/>
               4 1 2 1.2
               <br/>
               5 2 1 2.1
               <br/>
               6 2 2 2.2
               <br/>
               7 2 1 2.1
               <br/>
               8 2 2 2.2
              </p>
              <p>
               expand.grid计算笛卡儿积结果(任意产生的数据框)
              </p>
              <p>
               &gt; x &lt;- c("A", "B", "C")
               <br/>
               &gt; y &lt;- 1:2
               <br/>
               &gt; z &lt;- c("a", "b")
               <br/>
               &gt; expand.grid(x,y,z)
               <br/>
               Var1 Var2 Var3
               <br/>
               1     A    1    a
               <br/>
               2     B    1    a
               <br/>
               3     C    1    a
               <br/>
               4     A    2    a
               <br/>
               5     B    2    a
               <br/>
               6     C    2    a
               <br/>
               7     A    1    b
               <br/>
               8     B    1    b
               <br/>
               9     C    1    b
               <br/>
               10    A    2    b
               <br/>
               11    B    2    b
               <br/>
               12    C    2    b
              </p>
              <p>
               当操作因子时，人们有时想它转成数字值，这是不太明确的、和/或危险的。
              </p>
              <p>
               &gt; x &lt;- factor(c(3,4,5,1))
               <br/>
               &gt; as.numeric(x) # No NOT do that
               <br/>
               [1] 2 3 4 1  # 在原向量升序排列的序号
               <br/>
               &gt; x
               <br/>
               [1] 3 4 5 1
               <br/>
               Levels: 1 3 4 5
              </p>
              <p>
               我们所得到是内部数字，常常用来编码因子的各个水平——它依赖于因子的秩序。
              </p>
              <p>
               相反，请下列操作：
              </p>
              <p>
               &gt; x
               <br/>
               [1] 3 4 5 1
               <br/>
               Levels: 1 3 4 5
              </p>
              <p>
               &gt; levels(x)[ x ]
               <br/>
               [1] "3" "4" "5" "1"
              </p>
              <p>
               &gt; as.numeric( levels(x)[ x ] )
               <br/>
               [1] 3 4 5 1
              </p>
              <p>
               &gt; as.numeric( as.character(x) )   # probably slower
               <br/>
               [1] 3 4 5 1
              </p>
              <p>
               &lt;未完待续&gt;
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-215583">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2006年12月16日 上午2:04
              </span>
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               17 楼
              </a>
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            </div>
            <!-- #post-215583 -->
            <div class="even bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-2915 bbp-reply-position-17 user-id-1754 post-215583 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/1754/" rel="nofollow" title="查看ilikemath的档案">
               ilikemath
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               怎么看不到areg的个人信息？辛苦了啊！
               <br/>
               想问问第7章以及以后的章节都有人翻译了么，我打算帮忙，暂时认领第7章试试，请把LATEX源文件发给我。forget_rain@tom.com
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-215670">
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              <span class="bbp-reply-post-date">
               2006年12月16日 下午5:10
              </span>
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               18 楼
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            <div class="odd bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-2915 bbp-reply-position-18 user-id-3878 topic-author post-215670 reply type-reply status-publish hentry">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/3878/" rel="nofollow" title="查看areg的档案">
               areg
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               2.4.3 NA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
              </p>
              <p>
               缺失值的编码是NA(它表示"不提供" 或"没有")
              </p>
              <p>
               &gt; x &lt;- c(1,5,9,NA,2)
               <br/>
               &gt; x
               <br/>
               [1]  1  5  9 NA  2
              </p>
              <p>
               大多函数的默认值是拒绝数据含有缺失值——这很正常，结果不能建立在缺失值基础之上，当然不能缺失。
              </p>
              <p>
               &gt; mean(x)
               <br/>
               [1] NA
              </p>
              <p>
               但是，当然，你可以用R首先排除缺失值。
              </p>
              <p>
               &gt; mean(x, na.rm=T)
               <br/>
               [1] 4.25
              </p>
              <p>
               你可以用自己使用na.omit函数。
              </p>
              <p>
               &gt; x
               <br/>
               [1]  1  5  9 NA  2
              </p>
              <p>
               &gt; na.omit(x)
               <br/>
               [1] 1 5 9 2
               <br/>
               attr(,"na.action")
               <br/>
               [1] 4
               <br/>
               attr(,"class")
               <br/>
               [1] "omit"
              </p>
              <p>
               这种方式在数据框中同样有效——只要某行含有缺失，它就废除那行。
              </p>
              <p>
               &gt; d &lt;- data.frame(x, y=rev(x))
              </p>
              <p>
               &gt; d
               <br/>
               x  y
               <br/>
               1  1  2
               <br/>
               2  5 NA
               <br/>
               3  9  9
               <br/>
               4 NA  5
               <br/>
               5  2  1
              </p>
              <p>
               &gt; na.omit(d)
               <br/>
               x y
               <br/>
               1 1 2
               <br/>
               3 9 9
               <br/>
               5 2 1
              </p>
              <p>
               在布尔检验中，你不能使用缺失值：如果你检验两个数字是否相等，如果一个(或两个)缺失，那么你不能得到结论：结果将是NA.
              </p>
              <p>
               &gt; x
               <br/>
               [1]  1  5  9 NA  2
              </p>
              <p>
               &gt; x == 5
               <br/>
               [1] FALSE  TRUE FALSE    NA FALSE
              </p>
              <p>
               &gt; x == NA              # 如果我们比较那些不知道的事情，结果当然是不知道。
               <br/>
               [1] NA NA NA NA NA
              </p>
              <p>
               检查有没有缺失值，用is.na函数。
              </p>
              <p>
               &gt; is.na(x)
               <br/>
               [1] FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE
              </p>
              <p>
               这并不是在一个数值向量中获得非数字值的唯一方式：你也可以使用get + Inf, -Inf(正负无限)和NaN(不是数字值).
              </p>
              <p>
               &gt; x &lt;- c(-1, 0,1,2,NA)
               <br/>
               &gt; cbind(X=x, LogX=log(x))
               <br/>
               X      LogX
               <br/>
               [1,] -1       NaN
               <br/>
               [2,]  0      -Inf
               <br/>
               [3,]  1 0.0000000
               <br/>
               [4,]  2 0.6931472
               <br/>
               [5,] NA        NA
               <br/>
               Warning message:
               <br/>
               NaNs produced in: log(x)
              </p>
              <p>
               你可以is.finite检查一个数字值是否是实际数字。
              </p>
              <p>
               &gt; is.finite(log(x))
               <br/>
               [1] FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE
              </p>
              <p>
               &lt;未完待续&gt;
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-215671">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2006年12月16日 下午5:38
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/2915/page/2/#post-215671">
               19 楼
              </a>
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             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-215671 -->
            <div class="even bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-2915 bbp-reply-position-19 user-id-3878 topic-author post-215671 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
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              </a>
              <br/>
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               areg
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
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             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               2.4.4 数据框Data Frames . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
              </p>
              <p>
               数据框可以看成向量的一个列表，每个向量的长度相同。通常，表中一行对应试验中的具体的每个主题(每行就是一个观测记录)，列对应着试验中的测量的每个变量——不同的变量测量不同的指标，他们可能有不同的类型：有些将是数量值(数字；每列含有一个单位不同的测量值)，其它的可能是质量值(定量变量，如因子等)。
               <br/>
               &gt; n &lt;- 10
               <br/>
               &gt; df &lt;- data.frame( x=rnorm(n), y=sample(c(T,F),n,replace=T) )
              </p>
              <p>
               str命令显示对象(任意对象)的结构和显示数据所含有的部分。
               <br/>
               &gt; str(df)
               <br/>
               `data.frame':   10 obs. of  2 variables:
               <br/>
               $ x: num   0.515 -1.174 -0.523 -0.146  0.410 …
               <br/>
               $ y: logi  FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
              </p>
              <p>
               summary命令显示关于对象的简要信息(此外指，数据框，但不是任何对象都能显示)
               <br/>
               &gt; summary(df)
               <br/>
               x                 y
               <br/>
               Min.   :-1.17351   Length:10
               <br/>
               1st Qu.:-0.42901   Mode  :logical
               <br/>
               Median : 0.13737
               <br/>
               Mean   : 0.09217
               <br/>
               3rd Qu.: 0.48867
               <br/>
               Max.   : 1.34213
              </p>
              <p>
               &gt; df
               <br/>
               x     y
               <br/>
               1   0.51481130 FALSE
               <br/>
               2  -1.17350867  TRUE
               <br/>
               3  -0.52338041 FALSE
               <br/>
               4  -0.14589347 FALSE
               <br/>
               5   0.41022626 FALSE
               <br/>
               6   1.34213009  TRUE
               <br/>
               7   0.77715729 FALSE
               <br/>
               8  -0.55460889 FALSE
               <br/>
               9  -0.03843468 FALSE
               <br/>
               10  0.31318467 FALSE
              </p>
              <p>
               对一个数据框的列的访问
               <br/>
               &gt; df$x
               <br/>
               [1]  0.51481130 -1.17350867 -0.52338041 -0.14589347  0.41022626  1.34213009
               <br/>
               [7]  0.77715729 -0.55460889 -0.03843468  0.31318467
               <br/>
               &gt; df[,1]
               <br/>
               [1]  0.51481130 -1.17350867 -0.52338041 -0.14589347  0.41022626  1.34213009
               <br/>
               [7]  0.77715729 -0.55460889 -0.03843468  0.31318467
               <br/>
               &gt; df[["x"]]
               <br/>
               [1]  0.51481130 -1.17350867 -0.52338041 -0.14589347  0.41022626  1.34213009
               <br/>
               [7]  0.77715729 -0.55460889 -0.03843468  0.31318467
              </p>
              <p>
               &gt; dim(df)
               <br/>
               [1] 10  2
               <br/>
               &gt; names(df)
               <br/>
               [1] "x" "y"
               <br/>
               &gt; row.names(df)
               <br/>
               [1] "1"  "2"  "3"  "4"  "5"  "6"  "7"  "8"  "9"  "10"
              </p>
              <p>
               改变列/行名的一个方法
               <br/>
               &gt; names(df) &lt;- c("a", "b")
               <br/>
               &gt; row.names(df) &lt;- LETTERS[1:10]
               <br/>
               &gt; names(df)
               <br/>
               [1] "a" "b"
               <br/>
               &gt; row.names(df)
               <br/>
               [1] "A" "B" "C" "D" "E" "F" "G" "H" "I" "J"
               <br/>
               &gt; str(df)
               <br/>
               `data.frame':   10 obs. of  2 variables:
               <br/>
               $ a: num   0.515 -1.174 -0.523 -0.146  0.410 …
               <br/>
               $ b: logi  FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
              </p>
              <p>
               我们可以用attach命令来把数据框的列转变成实际变量(与在C++的namespaces中的原理一样)。使用后别忘记对数据框detach。
               <br/>
               &gt; data(faithful)
               <br/>
               &gt; str(faithful)
               <br/>
               `data.frame':   272 obs. of  2 variables:
               <br/>
               $ eruptions: num  3.60 1.80 3.33 2.28 4.53 …
               <br/>
               $ waiting  : num  79 54 74 62 85 55 88 85 51 85 …
               <br/>
               &gt; attach(faithful)
               <br/>
               &gt; str(eruptions)
               <br/>
               num [1:272] 3.60 1.80 3.33 2.28 4.53 …
               <br/>
               &gt; detach()
              </p>
              <p>
               merge命令连接两个数据框——就如同连接数据库中的命令JOIN。更准确一点来说，你有两个数据框,a(有x、y和z列)，b(有x1、x2、y和z列)，b中确定的观测值与确定的观测值(行)对应：命令合并它们到一个含有x、x1、 x2、y和z列的数据框。在此例中，命令为：
               <br/>
               merge(a,b)
               <br/>
               它与SQL命令相等
               <br/>
               SELECT * FROM a,b WHERE a.y = b.y AND a.z = b.z
              </p>
              <p>
               在SQL中，这是调用内部连接和也是使用写入为：
               <br/>
               SELECT * FROM a INNER JOIN b ON a.y = b.y AND a.z = b.z
              </p>
              <p>
               SQL连接有几种类型：在INNER JOIN,我们仅能得到两个表中的行；在LEFT JOIN,我们得到第一表中所有的元素和对应于第二表中的相应元素(如果有)；RIGHT JOIN是反向连接；OUTER JOIN是LEFT和RIGHT的联合。在R中，你可以得到其它类型的JOIN，使用的是 "all"、"all.x" 和"all.y" 参量。
               <br/>
               merge(x, y, all.x = TRUE)   # 左连接
               <br/>
               merge(x, y, all.y = TRUE)   # 右连接
               <br/>
               merge(x, y, all   = TRUE)   # 外连接
              </p>
              <p>
               默认时，连接包括两个数据框中的全部列，但你可以对它们的子集进行限制，用by参量。
               <br/>
               merge(a, b, by=c("y", "z"))
              </p>
              <p>
               数据框经常是用来保存将分析发数据。我们稍后详细示例——如果你没有听说“回归”，别怕，我们将简洁去给你揭穿这些注释。
              </p>
              <p>
               # 回归
               <br/>
               data(cars)    # 载入cars数据框
               <br/>
               lm( dist ~ speed, data=cars)
              </p>
              <p>
               # 多项式回归
               <br/>
               lm( dist ~ poly(speed,3), data=cars)
              </p>
              <p>
               # 样条回归(Regression with splines)
               <br/>
               library(Design)
               <br/>
               lm( y ~ rcs(x) )                                # TODO: 搜索某些数据
              </p>
              <p>
               # 逻辑回归
               <br/>
               glm(y ~ x1 + x2, family=binomial, data=…)     # TODO: 搜索某些数据
               <br/>
               library(Design)
               <br/>
               lrm(death ~ blood.presure + age)                # TODO: 搜索某些数据
              </p>
              <p>
               # 非线性回归
               <br/>
               nls( y ~ a + b * exp(c * x), start = c(a=1, b=1, c=-1) )  # TODO: 搜索某些数据
               <br/>
               ?selfStart
              </p>
              <p>
               # 主成份分析
               <br/>
               data(USArrest)
               <br/>
               princomp( ~ Murder + Assault + UrbanPop, data=USArrest)
              </p>
              <p>
               # 框架图
               <br/>
               xyplot( x ~ y | group )                         # TODO: 搜索某些数据
              </p>
              <p>
               我们将在不同的章节见到怎么转换数据框，因为把试验结果放到表中有几种方式——但是，通常我们宁愿选择一个最多的行和较少的列。
              </p>
              <p>
               某此人可能建议你使用subset命令来撮数据框的子集。实际上，你可以用基本的子集句法来完成同样的工作：subset函数是为方便使用它而进行一个封装程序的函数。
               <br/>
               d[ d$subject == "laika", ]
               <br/>
               d[ d$day %in% c(1, 3, 9, 10, 11), ]
               <br/>
               d[ d$value &lt; .1 | d$value &gt; .9, ]
               <br/>
               d[ d$x &lt; d$y, ]
              </p>
              <p>
               &lt;未完待续&gt;
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-224568">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2007年5月4日 上午8:10
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/2915/page/2/#post-224568">
               20 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-224568 -->
            <div class="odd bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-2915 bbp-reply-position-20 user-id-6954 post-224568 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/6954/" rel="nofollow" title="查看lwjmdj的档案">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/6954/" rel="nofollow" title="查看lwjmdj的档案">
               lwjmdj
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               强
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-301766">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2010年3月29日 下午1:04
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/2915/page/2/#post-301766">
               21 楼
              </a>
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              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/365669/" rel="nofollow" title="查看lovelypanda的档案">
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              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/365669/" rel="nofollow" title="查看lovelypanda的档案">
               lovelypanda
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
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             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               内容好多啊 一时学不完 资料太多了
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
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               2010年4月5日 下午4:39
              </span>
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               22 楼
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             <div class="bbp-reply-author">
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              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/366120/" rel="nofollow" title="查看iancool的档案">
               iancool
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
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             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               顶下楼主3年前的坟
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
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             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2012年11月14日 上午7:40
              </span>
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               23 楼
              </a>
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             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/372770/" rel="nofollow" title="查看xingzhaoh的档案">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/372770/" rel="nofollow" title="查看xingzhaoh的档案">
               xingzhaoh
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               版主，看到你的翻译很有启发，你可以把其它的翻译发给我吗？还有这本书中的数据从什么地方下载呀？你有的话可以把Statistics with R中的数据发给我吗？
               <br/>
               <a href="mailto:xingzhaoh@163.com" rel="nofollow">
                xingzhaoh@163.com
               </a>
               ，非常感谢
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
           </li>
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           <li class="bbp-footer">
            <div class="bbp-reply-author">
             作者
            </div>
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             帖子
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           </li>
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           <div class="bbp-template-notice">
            <p>
             您必须先登录才能回复该主题。
            </p>
           </div>
          </div>
         </div>
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